贝叶斯定理是什么

贝叶斯定理是一种用于更新概率判断的方法，它通过已知的先验概率和新的证据信息，计算出更新后的后验概率。贝叶斯定理可以用来解决分类、预测、诊断等问题。其公式为：后验概率=先验概率×似然比/证据因子。贝叶斯定理在人工智能、数据分析等领域有着广泛的应用。

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贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯（1702～1761）曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：

假设H[1], H[2]…H[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[i])（i=1,2…n），现观察到某事件A与H[1], H[2]…H[n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A|H[i])，求P(H[i]|A)。